作者:王宇红; 黄德先; 高东杰; 金以慧最小二乘支持向量机非线性建模预测控制非线性控制
摘要:探讨了利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行非线性系统辨识的方法,LS-SVM用等式约束代替传统支持向量机中不等式约束,求解过程从解QP问题变成解一组等式方程.将得到的LS-SVM模型应用到非线性预测控制,提出了基于LS-SVM模型的非线性预测控制算法.通过CSTR过程仿真表明,最小二乘支持向量机学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力.基于LS-SVM的预测控制算法具有很好的控制性能.
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